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機械電子工程與人工智能的關(guān)系初探
電子工程與傳統(tǒng)的機械工程相比來言是較新的學(xué)科，兩者于上世紀逐漸結(jié)合在一起。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展. 機械電子工程由傳統(tǒng)的能量連接、動能連接逐步發(fā)展為信息連接，使得機械電子工程具有了一定的人工智能。人工智能技術(shù)伴隨著機械電子工程的日益復(fù)雜，也得到了長足的發(fā)展。
1、機械電子工程
1.1機械電子工程的發(fā)展史機械電子工程的發(fā)展可以分為3個階段：第一階段是以手工加工為主要生產(chǎn)力的萌芽階段，這一時期生產(chǎn)力低下，人力資源的匱乏嚴重制約了生產(chǎn)力的發(fā)展，科學(xué)家們不得不窮極思變，引導(dǎo)了機械工業(yè)的發(fā)展。第二階段則是以流水線生產(chǎn)為標志的標準件生產(chǎn)階段，這種生產(chǎn)模式極大程度上提高了生產(chǎn)力，大批量的生產(chǎn)開始涌現(xiàn)，但是由于對標準件的要求較高.導(dǎo)致生產(chǎn)缺乏靈活性，不能適應(yīng)不斷變化的社會需求。第三階段是現(xiàn)在我們常見的現(xiàn)代機械電子產(chǎn)業(yè)階段，而以機械電子工程為核心的柔性制造系統(tǒng)正是這一階段的產(chǎn)物。
1.2機械電子工程的特點1)設(shè)計上的不同。機械電子工程并非是一門獨立學(xué)科，而是一種包含有各類學(xué)科精華的綜合性學(xué)科。在設(shè)計時，以機械工程、電子工程和計算機技術(shù)為核心的機械電子工程會依據(jù)系統(tǒng)配置和目標的不同結(jié)合其他技術(shù)。工程師在設(shè)計時將利用自頂向下的策略使得各模塊緊密結(jié)合，以完成設(shè)計;2)產(chǎn)品特征不同。機械電子產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)相對簡單，沒有過多的運動部件或元件。它的內(nèi)部結(jié)構(gòu)極為復(fù)雜，但卻縮小了物理體積.拋棄了傳統(tǒng)的笨重型機械面貌，但卻提高了產(chǎn)品性能。
2、人工智能
2.1人工智能的定義人工智能是一門綜合了控制論、信息論、計算機科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、哲學(xué)等多門學(xué)科的交叉學(xué)科，是21世紀最偉大的三大學(xué)科之一。筆者認為，人工智能是研究通過計算機延伸、擴展、模擬人的智能的一門科學(xué)技術(shù)。
2-2人工智能的發(fā)展史
2.2.1萌芽階段17世紀的法國科學(xué)家B.Pascal發(fā)明了世界上第一部能進行機械加法的計算器轟動世界，從此之后，世界各國的科學(xué)家們開始熱衷于完善這一計算器，直到馮諾依曼發(fā)明第一臺計算機。人工智能在這一時期發(fā)展緩慢，但是卻積累了豐富的實踐經(jīng)驗，為下一階段的發(fā)展奠定了堅實的基礎(chǔ)。
2.2.2第一個發(fā)展階段在1956年舉辦的“侃談會”上，美國人第一次使用了“人工智能”這一術(shù)語。這一階段的人工智能主要以翻譯、證明、博弈等為主要研究任務(wù)，LISP語言就是這一階段的佼佼者。
2.2.3挫折階段6O年代中至70年代初期，當人們深入研究人工智能的工作機理后卻發(fā)現(xiàn).用機器模仿人類的思維是一件非常困難28的事.許多科學(xué)發(fā)現(xiàn)并未逃離出簡單映射的方法，更無邏輯思維可言。但是，仍有許多科學(xué)家前赴后繼的進行著科學(xué)創(chuàng)新，在自然語言理解、計算機視覺、機器人、專家系統(tǒng)等方面取得了卓爾有效的成就。1972年，法國科學(xué)家發(fā)現(xiàn)了Prolog語言.成為繼LISP語言之后的最主要的人工智能語言。
2. 2.4第二個發(fā)展階段以1977年第五屆國際人工智能聯(lián)合會議為轉(zhuǎn)折點。人工智能進入到以知識為基礎(chǔ)的發(fā)展階段，知識工程很快滲透于人工智能的各個領(lǐng)域，并促使人工智能走向?qū)嶋H應(yīng)用。
2.2.5平穩(wěn)發(fā)展階段由于國際互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，人工智能逐漸由單個主體向分布式主體方向發(fā)展，直到今天，人工智能已經(jīng)演變的復(fù)雜而實用.可以面向多個智能主體的多個目標進行求解。
最近五十年間.網(wǎng)絡(luò)的普及給信息傳遞帶來了新的生命。人類進入到了信息社會，而信息社會的發(fā)展離不開人工智能技術(shù)的發(fā)展。不論是模型的建立與控制，還是故障診斷，人工智能在機械電子工程當中都起著處理信息的作用。
由于機械電子系統(tǒng)與生俱來的不穩(wěn)定性，描述機械電子系統(tǒng)的輸入與輸出關(guān)系就變得困難重重.傳統(tǒng)上的描述方法有以下幾種：1)推導(dǎo)數(shù)學(xué)方程的方法;2)建設(shè)規(guī)則庫的方法;3)學(xué)習(xí)并生成知識的方法。傳統(tǒng)的解析數(shù)學(xué)的方法嚴密、精確，但是只能適用于相對簡單的系統(tǒng)�，F(xiàn)代社會所需求的系統(tǒng)日益復(fù)雜.經(jīng)常會同時處理幾種不同類型的信息。由于人工智能處理信息時的不確定性、復(fù)雜性，以知識為基礎(chǔ)的人工智能信息處理方式成為解析數(shù)學(xué)方式的替代手段。
3、通過人工智能建立的系統(tǒng)一般使用兩類方法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和模糊推理系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以模擬人腦的結(jié)構(gòu)，分析數(shù)字信號并給出參考數(shù)值;而模糊推理系統(tǒng)是通過模擬人腦的功能來分析語言信號。兩者在處理輸入輸出的關(guān)系上有相同之處也有不同之處：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)物理意義不明確，而模糊推理系統(tǒng)有明確的物理意義：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運用點到點的映射方式，而模糊推理系統(tǒng)運用域到域的映射方式;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)以分布式的方式儲存信息，而模糊推理系統(tǒng)則以規(guī)則的方式儲存信息;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸入時由于每個神經(jīng)元之間都有固定聯(lián)系，計算量大，而模糊推理系統(tǒng)由于連接不固定，計算量較小;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸入輸出時精度較高，呈光滑曲面，而模糊推理系統(tǒng)精度較低，呈臺階狀。
模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)做到了兩者功能的最大融合，使信息在網(wǎng)絡(luò)各層當中找到一個最適合的完全表達空間。邏輯推理規(guī)則能夠?qū)υ鰪姽?jié)點函數(shù)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提供函數(shù)連結(jié)，使兩者的功能達到最大化。
4、結(jié)論
科學(xué)的不斷發(fā)展帶來的不僅是學(xué)科的高度細化、深化，而且是學(xué)科間的高度融合。人工智能就是各學(xué)科交叉與綜合之后的結(jié)果.秉承這一天性，人工智能與機械電子工程自然的進行了完美融合，這一全新領(lǐng)域的發(fā)展必將引領(lǐng)世界潮流， 促進生產(chǎn)力的飛速發(fā)展。
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